Security
對沒錯，在藍隊中，需要的工具以及技術也是非常重要的一個部分，接下來的30天會帶給大家在學習藍隊時或者打藍隊CTF時用到的一些我覺得有趣的奇技淫巧或工具跟大家分享，也期望跟大家推廣藍隊的有趣之處。
Cloud Native
採用 Cloud Native 架構，負責支撐跨平台 AI 行程規劃 App 的資料處理與功能實現。使用者輸入旅遊條件後，後端 API 將整合 AI 模型生成每日行程與推薦，並儲存與提供給前端使用。 雲端部署確保服務可擴展且穩定，並透過資料庫管理行程與使用者偏好，提升響應速度與準確度。30 天內將完成 API 設計、AI 串接、雲端部署與效能優化，確保前後端協作順暢與服務品質。
Mobile Development
以 Flutter 打造跨平台 AI 行程規劃 App，支援 iOS 與 Android。使用者可輸入旅遊地點、天數與個人偏好，系統將生成每日行程與景點、美食建議，並搭配地圖標示功能。 負責介面設計與互動邏輯，實現順暢的操作體驗與清晰的行程展示。透過 Flutter 單一程式碼基底，確保跨平台視覺與操作一致。30 天內將完成 UI 設計、功能實作及資料串接，呈現完整且易用的應用成品。
Cloud Native
筆者在今年年初受到大神 Andrea Righi 的演講啟發，將 scx_rustland 移植到 golang 平台上運作， 並且考慮 Cloud-Native 的應用場景打造了一款適用於雲原生的通用排程器「Gthulhu」。 該系列文會以系統性的方式帶你學習如何開發 eBPF 應用，以及我如何思考 Gthulhu 的系統設計。 專案網址：https://github.com/Gthulhu/Gthulhu（歡迎賞 Star！）
自我挑戰組
本系列文章將以 R 語言的 ggplot2 為核心，結合 tidyverse 的資料處理能力，系統性探索資料視覺化的技術與設計思維。內容分為兩大部分： 技術面：透過Statistics Globe課程學習心得，從基本的語法與美學映射，到進階的圖形類型與套件擴展，並透過實作案例逐步加深理解. 設計面：結合資料視覺化理論與最佳實務，涵蓋圖表設計原則、顏色與比例的應用、資訊層次的呈現，以及如何避免常見的視覺化誤區. 將在30 天的持續創作，最終將完成一套從資料分析到圖表設計的完整學習筆記挑戰.
自我挑戰組
我希望可以透過這次的鐵人賽學習unity遊戲設計，其實我對遊戲設計有興趣很久了，但是一直苦於自己的懶惰而學習進度走走停停，希望可以透過這30天的賽程透過做中學的方式完成一個遊戲，也希望我記錄下來的製作過程可以幫助到其他人的學習。
生成式 AI
這次的方向以投資知識 + AI 技術 + 網頁實作 為核心，讓身為投資小白的我能跟著一步步完成屬於自己的 AI 投資顧問。前一週將先建立基礎，包括股票數據來源、基本面與技術面概念，以及第一個抓資料的程式範例；第二週重點放在 AI 應用，透過 OpenAI API 讓 AI 幫忙生成公司簡介、解讀指標與市場情緒，並組合成投資報告；第三週會加入趣味與進階應用，例如多語言輸出、加密貨幣分析、自訂報告格式與批次分析；最後一週則專注在優化與收尾，包含控制成本、改善輸出品質、加入股價圖表、製作教學與心得分享。最終成果是一個簡單實用、能整合數據與 AI 的投資分析網站，並完整記錄從 0 到 1 的學習歷程。
自我挑戰組
在這30天裡，我將閱讀⌈Google App Script雲端自動化與動態網頁實戰⌋這本書，作為我的30天挑戰。
自我挑戰組
這個系列將會是我的 30 天資安冒險日誌。 Kali Linux：我們的秘密武器，一個專為資安設計的操作系統。 DVWA (Damn Vulnerable Web Application)：我們的靶場，一個充滿漏洞的網站，讓我們能合法地進行攻擊練習。 OWASP ZAP：我們的防禦工具，一個能幫我們掃描網站漏洞的強大助手。 我會真實記錄我的學習過程，包括遇到的困難與解法，讓這趟旅程成為一個可以複製的資安學習路徑。
